데이터 중심의 엔지니어링: 기존 SDLC와 AI 소프트웨어 개발 프로세스의 차이 및 MLOps
기술사 학습노트›인공지능·빅데이터›AI 소프트웨어 개발 프로세스Artificial Intelligence · 정보관리기술사 / 컴퓨터시스템응용기술사AI 소프트웨어 개발 프로세스문제 정의, 데이터 준비, 모델 학습, 검증, 배포, 모니터링, 재학습, 거버넌스를 연결하는 AI 시스템 생애주기 관리 체계정보관리기술사컴퓨터시스템응용기술사AI개발프로세스CRISPDMMLOps데이터드리프트모델배포재학습피처엔지니어링AI거버넌스Ⅰ.개요 및 등장배경가. 정의AI 소프트웨어 개발 프로세스는 비즈니스 문제 정의에서 시작하여 데이터 수집·정제·라벨링, 특징 설계, 모델 학습, 성능 평가, 서비스 배포, 운영 모니터링, 재학습, 감사와 거버넌스까지 이어지는 AI 시스템의 전체 생애주기 관리 절차이다. 전통 소프트웨어는 요구사항을..
2026. 5. 24.
